データサイエンティストの将来性・需要|必要なスキルや年収も紹介

データ

気になるデータサイエンティストの将来性と需要について、これからどうなるのかを解説します。

また、生き残るために必要なスキルや平均年収についても説明。転職する方法、未経験でもなれるのかについても紹介しています。

データサイエンティストの需要は高まっている

データサイエンティストの求人は年々右肩上がりで増加しています。日経クロストレンドの調べによると、データサイエンティストの求人は以下のように増えています。

データサイエンティストの求人数の推移

2017年の4月〜6月時点では100件程度だった求人が、2019年4月〜6月時点には800件にまで迫るほど増えています。

たった2年の間に700件近くも求人を増やしている理由としては、ビッグデータの活用に力を入れる企業が増え、需要が高まったからです。

また、求人検索エンジン「スタンバイ」の調べによると、AI分野の先端IT求人の需要が高まっていることが分かります。

データサイエンティストの求人数の推移

2018年4月時点でデータサイエンティストの求人は3136件だったのに対し、前年同月と比べたとき、1.6倍も増えています。つまり、2017年4月時点では1960件だったデータサイエンティストの求人数が、1年で3136件まで増えているのです。

ちなみに2020年1月時点では5635件まで増えており、2018年4月から1.8倍ほど求人が増加しています。

国単位でデータサイエンティストを育成する動きも加速

IBMのデータサイエンティスト育成講座が、経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」として認定されました。

ビッグデータを含む先端IT技術は、今後その重要性が増し、大幅に市場が拡大すると国も考えており、不足する人材を育成しようとIBMの講座が認定されたわけです。

しかし、データサイエンティストを学べる大学は、まだまだ少ないのが実情です。また、学生以外の人材がデータサイエンティストを学ぶ機会として、総務省や民間企業が様々なセミナー、育成講座を開設しています。

具体的にデータサイエンティストについて学べるセミナーや講座は以下のようなものがあります。

データサイエンティストの将来性は高い

現在日本だけでなく世界全体の流れとして、データを駆使してあらゆることを自動化していくという流れになってします。どの業界、サービスでもその流れに向かって、ビジネスは進んでいっています。

しかし、ビックデータを扱える人は少なく、非常に希少価値がある職種です。そういう意味でいうと、データサイエンティストの将来性は高いと言えます。

一方で、データサイエンティストの将来性を危ぶむ以下のような声もあります。

それぞれについて、以下で説明していきますね。

AI技術の進歩で仕事が減るのでは?

AI技術の進歩で、データサイエンティストの仕事は代替されてしまい、仕事が減るのでは?といった懸念点がありますが、その心配はないでしょう。

AIは大量のデータを収集し、そこから結果や未来を予測できますが、新たな定義を考え、AIに学習させることはできません。

そういう意味でいうと、データサイエンティストの仕事はAIに代替されることはないと言えます。

データサイエンティストの定義が曖昧

データサイエンティストは定義が曖昧で、どこまでがその範囲なのかあやふやな部分が多いです。そのため、求人企業はデータサイエンティストを採用すれば、あらゆる問題を解決してくれると過度な期待値を持ってしまいがちです。しかし、実際には持っているスキルとのミスマッチが生じる問題が出ています。

ミスマッチをなくすために、データサイエンティストという定義があやふやな職種ではなく、役割をしっかり専門化する流れになってきています。この専門化された職種が「機械学習エンジニア」「データエンジニア」などです。

これからデータサイエンティストはしっかり定義され、名称も変わってくる可能性があります。それによって現在のデータサイエンティストの役割はなくなってしまうかもしれませんが、身につけたスキルを活かせる新しい仕事は必ず生まれてくるので、心配することはないでしょう。

将来性の高いデータサイエンティストになるための必要スキル

データサイエンティストに必要なスキルとして、主に以下の6つを紹介します。

1〜4はデータサイエンティストに必要な基本的なスキルで、これらを持っていないとそもそもデータサイエンティストとして活躍することはできません。

  1. PythonやR言語などのプログラミングスキル
  2. AIと機械学習に関する知識
  3. SPSSなどのツールを使ったデータ分析
  4. 数字が好きでアルゴリズムを理解できる
  5. マーケティングスキル
  6. 業界知識や顧客折衝などのビジネススキル

5〜6は将来性のあるデータサイエンティストに必要なスキルです。

今後、データの収集と分析しかできないデータサイエンティストは、仕事が減っていきます。なぜなら、データの収集と分析はAIでもできるようになるからです。

しかし、そのときの経済状況やユーザーの感情を理解して、売れる仕組みを考えることはAIにはできません。また、業界の知識を用いながら、顧客とコミュニケーションを取って、その中で今どのような問題を抱えていて、どのように解決すれば良いのかを提案することもできません。

ただデータを集めて分析するのではなく、付加価値として5〜6のようなスキルを身につければ、優秀なデータサイエンティストとして生き残っていけるでしょう。

データサイエンティストの平均年収648万円

カカクコムが運営している「求人ボックス」によると、データサイエンティストの平均年収は648万円になっています。

同じ分野で活躍するAIエンジニアと平均年収は同程度であり、データサイエンティストは高年収であると言えます。

データサイエンティストはできる人が少ないため、希少価値が非常に高いです。また、大量のデータを持っている会社が、そもそも大企業しかないのも年収が高くなっている理由です。

大量にデータを持っている企業で、転職先として人気がある会社の年収を以下でご紹介します。

企業名 平均年収
楽天 559万円
DeNA 908万円
Amazon 950万円

楽天DeNAなど、日系企業でも1000万円は目指せますが、1000万円以上を稼ぎたいのなら外資の大手企業が良いでしょう。

GAFAとは呼ばれる「Google」「Apple」「Facebook」「Amazon」は、大量のデータを扱っており、データサイエンティストとしてのスキルはもちろんのこと、マネジメントスキルや英語力も持ち合わせていれば、800万円〜1000万円は間違いなく狙えます。

データサイエンティストへの転職成功率を上げたいのなら

データサイエンティストの求人を出している企業は、大量のデータを持っている大企業ばかりです。しかし、大企業はそもそも転職難易度が高く、優秀なライバルも多いです。

そんな状況で自力で選考対策をしても、上手く自分の強みをアピールできず、お見送りになってしまうのはよく聞く話です。

ライバルに差をつけ、自分の魅力を最大限アピールしたいのであれば、転職のプロである転職エージェントを利用するようにしましょう。

転職エージェントは求人企業の情報に詳しく、また、どのようにアピールすれば良いのか、そのノウハウを持っています。

これまでの転職支援実績に基づいたノウハウで、履歴書・職務経歴書の添削をしてくれるため、書類選考通過率を上げることができます。さらに、求人企業に合わせた面接対策をおこなってくれるので内定獲得率がアップします。

そこで、筆者がおすすめする転職エージェントをいくつかご紹介します。活用するポイントとしては、IT・Web業界に特化した転職エージェントの中から2社程度、少ない求人を網羅する意味で大手転職エージェントの中から2社程度、複数登録すると良いです。そして、最終的には自分と相性の合う1社に絞り込むと、納得のいく転職がしやすいです。

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エンジニアのフリーランス支援サービスも展開。
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IT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェント。
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大手エージェントには、全業界・職種の求人が集まっています。さらに、大手企業や人気企業の求人を独占で持っていることも。
幅広い選択肢の中から求人を提案してもらいたい、大手企業や人気企業への転職を検討しているという方は登録しておきましょう。

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未経験からデータサイエンティストへ転職するには

未経験からデータサイエンティストは無理です。

データサイエンティストは非常に難易度の高い仕事なので、PHPやJavaなどを自由自在に扱えるベテランエンジニアが、独学・独習でPythonやR言語、SPSSツールの使い方を覚え、さらに機械学習やAIの知識を身につけて、というレベルの未経験なら可能性はあります。

もしくは大学院で機械学習やAIの研究をしており、PythonやR言語といったプログラミングスキルをこれから身につける、という未経験者ならチャレンジできると思います。

これらの未経験の人は上記で紹介した転職エージェントを使って、データサイエンティストを目指すのか最適です。とくにエンジニアに特化したエージェントは、業界に精通したキャリアアドバイザーがサポートをしてくれるので、より具体的なアドバイスを受けることが可能です。

しかし、エンジニアの経験がない人は、相当の覚悟と苦労がないと難しいので、正直なところデータサイエンティストはおすすめできません。

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